Тематическая классификация данных съемки. Часть 2

Рис. 122. Участок местности в районе Каира на оригинальном снимке и на изображениях, полученных на различных этапах и при различных программах обработки. Объяснения см. в тексте. Масштаб около 1:375 000. Обработка проведена Р. Шелле на системе ГЕОМАПС, Западный Берлин.
а – оригинальный снимок в зоне 5 МСС; б – зона 5, фильтрация линий сканирования; в – зона 5, фильтрация линий сканирования, контрастирование по логарифмическому закону; г – зона 6, фильтрация линий сканирования; д – зона 5, фильтрация линий сканирования, логарифмическое контрастирование, преобразование Фурье; е – фильтрация линий сканирования, изображение отношений яркостей зон 5/6; ж – зона 5, фильтрация линий сканирования, логарифмическое контрастирование, медианная фильтрация; з – тематическая классификация по четырем зонам.

Типичная последовательность и результаты цифровой обработки снимков (статистика, предварительная обработка, классификация) показаны нами на примере части снимка «Лэндсат» района Каира. Обработанная часть снимка МСС (рис. 122) имеет величину 512х512 пикселей. Обработка снимка проведена Р. Шёле с помощью системы обработки изображений ГЕОМАПС в Институте прикладной геологии Свободного университета Западного Берлина. Им же составлены приводимые ниже комментарии. С тем чтобы более ярко показать влияние различных стадий обработки снимка, представлены лишь некоторые различным образом обработанные изображения. Гистограммы показывают результаты типичных этапов статистической обработки данных многозональных съемок.
На рис. 122, а помещен снимок выбранного участка в канале 5 МСС (0,6-0,7 мкм, красный цвет). Показатели фототона увеличены от значений 0-127 на оригинале до 24-200 по линейному закону. Иных преобразований не проводилось. Распознаются городская застройка Каира, река Нил, темные тона территории, используемой сельским хозяйством, и естественных зарослей в долине Нила, ограниченные по сторонам почти белыми районами пустыни. Четко различимы (особенно на темном фоне) линии сканирования.
При построении изображения, показанного на рис. 122, б, были устранены линии сканирования путем различной калибровки шести детекторов, записывающих каждую линию сканирования и усреднения их по фототональной гистограмме.
При построении рис. 122, в фототональная гистограмма была подвергнута двукратному логарифмированию. Смещение максимума гистограммы и логарифмический ее характер привели к лучшей дифференциации темных фототонов (рис. 122, а). Смещение гистограммы растянуло ее в области темных тонов и подавило светлые (для противоположного смещения выбирается экспоненциальная функция).
На рис. 122, г показан снимок местности в канале 6 МСС (0,7-0,8 мкм, ближняя часть ИК-диапазона). Линии сканирования отфильтрованы. Нил, дороги, поселки в долине Нила, сельскохозяйственные территории в различном состоянии – все это передано более четко, чем на предыдущих изображениях.
При построении рис. 122, д кроме фильтрации линий сканирования и логарифмического усиления контрастов было проведено преобразование Фурье. С помощью цифровой фильтрации, реализованной на основе преобразования Фурье, были подняты высокочастотные составляющие изображения (градиенты фототонов малой интенсивности и протяженности), с тем чтобы увеличить их контраст. Более четко выглядят и границы.
Построение рис. 122, ж осуществлялось по программе «медианный фильтр», по которой каждому пикселю присваивается значение фототона, среднее из значений окружающих его 9 пикселей. Действие этой программы противоположно действию преобразования Фурье и подавляет высокочастотную составляющую.
Рис. 122, е представляет собой изображение отношений яркостей в каналах 5/6. При его построении плотность фототона в канале 5 МСС для каждого пикселя была разделена на плотность фотона в канале 6. На этом изображении отношение, равное 1, принято как среднее серое со значением 128. Отношения менее 1 отображаются темными тонами, более 1 – светлыми.
Для тематической классификации на рис. 122, з применен способ «гипер-бокс», при котором каждый класс природных объектов определяется некоторым интервалом значений яркости в каждом спектральном канале. В n-мерном пространстве признаков классы образуют прямоугольные тела, давшие наименование методу. Главное достоинство этого метода заключено в экономии машинного времени.
Для классификации ландшафтных единиц «вода», «застройка», «растительность» и «пески» использованы данные съемок во всех четырех зонах МСС после обработки медианной фильтрацией. Легенда помещена на иллюстрации.
Сопоставление различных изображений одного и того же района показывает, что данные съемок могут быть оптимизированы путем цифровой обработки по различным программам с целью интерпретации определенного содержания снимка. Именно здесь и располагается основная область применения цифровой обработки. Итоги различных этапов обработки изображений с целью геологической интерпретации даны на рис. 164-167.
Результаты предварительной статистической обработки данных съемок, использованные при построении изображений на рис. 122, показаны на гистограммах рис. 123-126. Они дают статистические характеристики тренировочных участков или классификационных районов, выделенных при обработке данных по району Каира и его окрестностей. Каждая гистограмма представлена с линейной и логарифмической шкалой ординаты. Абсцисса показывает ступень яркости или динамический диапазон.
Гистограммы на рис. 123 показывают частоту встречаемости значений отраженной яркости растительности на необработанных снимках в зонах 5 и 6 (устранены лишь линии сканирования). Гистограммы на рис. 124 и 125 показывают распределение показателей фототона растительности и застроенных территорий по результатам классификации с применением медианной фильтрации во всех четырех каналах МСС. Следует обратить внимание на различия в распределении фототональных характеристик отдельных гистограмм всех четырех каналов в классах «растительность» и«застройка». Наиболее значительные отклонения гистограмм отмечаются в классе «застройка».
Рис. 126 отражает разброс значений отношений яркостей в каналах 5 и 6 МСС в классах «растительность», «застройка», «вода» и «пески» в виде скаттерограмм (англ. scatter-разброс). Сопоставление скаттерограмм показывает, что спектральные свойства растительности, застройки и воды располагаются в различных полях. Площадь, очертания и удлинение полей встречаемости обусловлены естественными колебаниями значений яркостей внутри одного класса. Решающим для тематической классификации является требование, чтобы поля (кластеры) встречаемости определенных значений яркостей, свойственных различным вещественным и природным единицам, были четко отделены друг от друга и располагались по возможности дальше друг от друга. В рассматриваемом примере это осуществляется для классов «растительность», «застройка» и «пески». Частотные поля «застройки» и «воды» лежат столь близко, что их границы частично пересекаются. Это создает затруднения при разграничении обоих классов на изображении. Во всех этих материалах статистические характеристики выведены по половине площади снимка.

Рис. 123. Гистограммы фототональных характеристик растительности (без обработки) в зоне 5 (верхний ряд) и в зоне 6 МСС (нижний ряд) для района, показанного на рис. 122. Ордината (число пикселей) представлена в линейном (слева) и в логарифмическом (справа) масштабах. (Обработка ГЕОМАПС, Западный Берлин.)

Рис. 124. Гистограммы фототональных характеристик класса «растительность» после медианлой фильтрации во всех четырех зонах МСС.
а – зона 4; б – зона 5; в – зона 6; г – зона 7. Слева – линейная шкала; справа – логарифмическая шкала. (ГЕОМАПС, Западный Берлин.)

Рис. 125. Гистограммы фототональных характеристик класса «городская застройка» после медианной фильтрации во всех четырех зонах МСС.
а – зона 4; б – зона 5; в – зона 6; г – зона 7. Слева – линейная шкала, справа – логарифмическая шкала. (ГЕОМАПС, Западный Берлин.)

Рис. 126. Скаттерограммы спектральных отражающих свойств классов «растительность» (а), «городская застройка» (б), «вода» (в) и «пески» (г). По горизонтали – зона 5, по вертикали – зона 6. Скаттерограммы отражают распределение показателей (естественный разброс значений) каждого класса на рис. 122. Объяснения в тексте. (ГЕОМАПС, Западный Берлин.)

На гистограммах на рис. 127 и 128 представлены статистические характеристики распределения фототонов для всего снимка с расчленением соответственно на 16 классов и 64 класса. Верхние гистограммы на рис. 127 и 128 показывают результаты линейного контрастирования между минимумом и максимумом яркости (после устранения строчности изображения). В минимуме все значения объединены, поскольку сумма их встречаемости не превышает 1%. То же относится к максимуму. Гистограммы в нижней части рис. 127 и 128 представляют результаты линейного контрастирования с дополнительным логарифмическим контрастированием фототонов.

Рис. 127. Статистические характеристики всего снимка в зоне 5 МСС с 16 классами. Абсцисса – значения яркостей пикселей, ордината – число пикселей (слева – в линейном масштабе, справа – в логарифмическом).
а – результаты после фильтрации сканирования и линейного контрастирования между максимумом и минимумом. Значения в минимуме и максимуме суммированы, так как их сумма не превышает 1%; б – результаты после линейного и дополнительного логарифмического контрастирования. (ГЕОМАПС, Западный Берлин.)

Рис. 128. Статистическая характеристика всего снимка в зоне 5 МСС с 64 классами. Остальное аналогично рис. 127.

Рис. 129. Этапы обработки изображений «Лэндсат» и типы представляемых материалов [260].

Для интерпретации фотоизображений важно, что полученные в ходе различных преобразований данные с измененным распределением фототональных характеристик существенно улучшают его контрастные свойства и представляют собой изображения, на которых интересующие исследователей объекты или ландшафтные единицы могут быть более достоверно опознаны и ограничены.